AWS ו-NVIDIA מתכננות להוסיף 2 מיליון מעבדי GPU — כך משתנה מרוץ תשתיות ה-AI

AWS ו-NVIDIA מרחיבות את השותפות ארוכת השנים שלהן בתחום תשתיות הבינה המלאכותית. במסגרת התוכנית, AWS מתכננת לפרוס 2 מיליון מעבדי NVIDIA GPU נוספים בתשתיות הגלובליות שלה במהלך 2027 ו-2028. ההכרזה מגיעה חודשים ספורים לאחר ש-AWS הודיעה על כוונה להוסיף יותר ממיליון מעבדי NVIDIA החל מ-2026 — על רקע ביקוש ליכולות אימון והרצה של מודלי AI שגדל מהר מהצפוי. 1369

המספר המרשים הוא רק חלק מהסיפור. ההסכם המורחב אינו עוסק ברכישת שבבים בלבד, אלא בתכנון של תשתית AI שלמה: מעבדים, רשתות תקשורת, אחסון ועיבוד נתונים, מודלים פתוחים, רובוטיקה ותשתיות מאובטחות עבור גופים ממשלתיים.

2 מיליון מעבדים — בכמה דורות של NVIDIA

הפריסה המתוכננת צפויה לכלול את פלטפורמות Blackwell Ultra, Rubin ו-Rubin Ultra. כלומר, מדובר בהתחייבות להרחבת קיבולת לאורך כמה דורות של חומרה, ולא בהזמנה המתמקדת במאיץ יחיד. 168

עם זאת, חשוב לדייק: החברות לא פרסמו את השווי הכספי של ההסכם, והמספר 2 מיליון מתאר פריסה מתוכננת בתשתיות AWS — לא כמות שכבר מותקנת או זמינה מיד לכל לקוח. 14

היקף התוכנית ממחיש את האופן שבו ספקיות הענן נערכות לביקוש העתידי. ההכרזה החדשה פורסמה זמן קצר לאחר התוכנית הקודמת של AWS להוסיף יותר ממיליון מעבדי NVIDIA החל מ-2026. בדיווחים על ההרחבה נקשרה ההחלטה לכך שהביקוש מצד הלקוחות עלה על התחזיות המוקדמות. 39

לא רק עוד מכונות ענן עם GPU

AWS ו-NVIDIA מציגות את שיתוף הפעולה המורחב כמאמץ לבנות תשתית AI משולבת. לצד מעבדי GPU, הוא כולל מערכות המבוססות על מעבדי Vera של NVIDIA, טכנולוגיות תקשורת, מודלים פתוחים, עיבוד נתונים, רובוטיקה ו״מפעלי AI״ — מרכזי מחשוב שתוכננו במיוחד להפעלת עומסי בינה מלאכותית. 16

ההבחנה הזו חשובה משום שפריסות AI גדולות נשענות על הרבה יותר ממאיצי חישוב. המעבדים המרכזיים מזינים ומתאמים את המשימות, הרשתות המהירות מחברות בין רכיבי המערכת, ומערכות האחסון ועיבוד הנתונים מזיזות את המידע לאורך תהליכי האימון וההרצה.

במילים אחרות, החברות מנסות לספק פלטפורמה מתואמת להרחבת מערכות AI — ולא רק קטלוג גדול יותר של שרתי ענן עם GPU.

Vera מרחיב את השותפות אל מעבר למאיצים

הגעת תשתיות המבוססות על מעבדי NVIDIA Vera ל-AWS מוסיפה רכיב מרכזי נוסף למערכות המיועדות ל-AI סוכני. AI סוכני הוא תחום שבו מערכות תוכנה מבצעות רצף של משימות, מקבלות החלטות ביניים ומשתמשות בכלים או במקורות מידע חיצוניים. 1011

מבחינת הלקוחות, המשמעות האפשרית היא שמכונות AI עתידיות יתוכננו כמערכות CPU-GPU שלמות, במקום להתייחס ל-GPU כרכיב מבודד. גישה כזו עשויה להתאים לעומסי עבודה הדורשים תיאום מורכב, העברת כמויות גדולות של נתונים ואינטראקציה מתמשכת בין מודלים לבין שירותים חיצוניים.

Trainium לא נעלם מהתמונה

הרחבת העבודה עם NVIDIA אינה מעידה על כך ש-AWS מוותרת על השבבים שהיא מפתחת בעצמה. AWS ממשיכה לפתח ולהציע את Trainium, ובמקביל מרחיבה את שיתוף הפעולה עם NVIDIA. החברות מסרו כי עבודתן תכלול גם הרחבה של NVLink Fusion ושילוב זיכרון NVIDIA ייעודי ברוחב פס גבוה במערכות המבוססות על Trainium. 1113

הכיוון הזה מצביע על אסטרטגיית דו-מסלול: AWS יכולה להציע תשתיות המבוססות על NVIDIA ללקוחות המעוניינים באקוסיסטם התוכנה והחומרה של החברה, ובמקביל להמשיך לפתח את Trainium עבור עומסים המותאמים לשבבים של AWS.

לכן, השותפות אינה נראית כהחלטה של ״או NVIDIA או Trainium״, אלא כניסיון להציע ללקוחות בחירה בין תצורות שונות — ואף לחבר בין רכיבים משני העולמות. האפשרויות עשויות לאפשר איזון שונה בין ביצועים, תאימות תוכנה, זמינות ועלות תשתית. עם זאת, ההודעות שפורסמו אינן כוללות עדיין מספיק נתונים כדי להשוות את הביצועים או את העלות של כל תצורה.

גם תשתיות מאובטחות לממשל האמריקאי

AWS ו-NVIDIA תיארו גם תשתיות AI מאובטחות עבור גופים ממשלתיים בארצות הברית ועבור משימות הקשורות לביטחון לאומי. לפי הדיווחים על ההכרזה, שיתוף הפעולה מכוון גם לעומסי עבודה פדרליים מאובטחים — נוסף על תשתיות AI מסחריות. 810

המיקוד הממשלתי מרחיב את קהל היעד של השותפות מעבר לחברות שמפתחות יישומים לצרכנים או לארגונים. הוא מצביע על התמקדות בסביבות שבהן אבטחת מידע, בקרת גישה ודרישות פריסה הן חלק מרכזי מהתכנון.

עם זאת, המקורות הזמינים אינם מפרטים את כל היבטי ההטמעה, ולכן ההכרזה אינה מהווה תיאור מלא של המפרט הטכני או של סטטוס ההסמכה העתידי של סביבות אלה.

למה זה חשוב למרוץ ה-AI בענן?

ההיגיון האסטרטגי ברור: NVIDIA מקבלת ערוץ הפצה מרכזי בענן עבור כמה דורות של פלטפורמות AI, ואילו AWS מקבלת קיבולת נוספת ומגוון רחב יותר של מערכות משולבות המבוססות על NVIDIA. 26

עבור AWS, השותפות מאפשרת להציג את עצמה כספקית תשתיות AI גמישה. לקוחות יוכלו להשתמש במערכות המותאמות ל-NVIDIA, במערכות המבוססות על Trainium או בתצורות המשלבות רכיבים משתי הפלטפורמות.

הגמישות הזו עשויה להפוך לחשובה יותר ככל שעומסי העבודה יתרחבו מעבר לאימון של מודלי ענק. בין התחומים שהחברות מציינות נמצאים הרצה שוטפת של מודלים, סוכני AI, עיבוד נתונים, רובוטיקה ו-physical AI — מערכות AI שפועלות בעולם הפיזי, למשל בהקשרים של רובוטים.

תוכנית שאפתנית, לא הבטחה שכל המעבדים יהיו זמינים מיד

למרות הכותרת הגדולה, מדובר בתוכנית לפריסה ולא בהוכחה לכך שכל 2 מיליון המעבדים יהיו פעילים עד סוף 2028. קצב ההתקדמות יהיה תלוי בייצור החומרה, בהקמת מרכזי נתונים, בזמינות חשמל ורשתות ובביקוש בפועל מצד הלקוחות.

המקורות מאשרים את היקף הכוונה ואת תחומי שיתוף הפעולה, אך אינם מפרטים כיצד תתחלק הפריסה בין אזורים גאוגרפיים, מוצרים ושירותי AWS שונים.

השורה התחתונה

AWS ו-NVIDIA מתכננות לפרוס 2 מיליון מעבדי NVIDIA GPU נוספים בשנים 2027–2028, נוסף על תוכנית קודמת של AWS להוסיף יותר ממיליון מעבדים החל מ-2026. ההרחבה כוללת את Blackwell Ultra, Rubin ו-Rubin Ultra, וכן מעבדי Vera, רשתות, מפעלי AI, עיבוד נתונים ותשתיות לרובוטיקה. 136

המסר הרחב יותר הוא שהתחרות על תשתיות AI עוברת ממעבדים בודדים למערכות שלמות בקנה מידה של ארונות שרתים. AWS משלבת את הפלטפורמה הרחבה של NVIDIA עם מפת הדרכים של Trainium, בעוד NVIDIA מרחיבה את נוכחותה בכל שכבות התשתית הנדרשות להפעלת AI סוכני ו-AI פיזי בהיקף גדול.